L’intelligence artificielle (IA) est sur le point de transformer radicalement le secteur pharmaceutique, passant d’une phase d’expérimentation à une adoption généralisée d’ici 2026. Cette évolution, motivée par la nécessité d’accroître l’efficacité et de réduire les coûts, promet d’accélérer la découverte de médicaments et d’améliorer les essais cliniques.
La pression pour optimiser les processus de développement de médicaments est forte, notamment en raison des incertitudes liées à la tarification et à la réglementation. Les entreprises pharmaceutiques se concentrent donc sur l’IA pour gagner en efficacité, en particulier dans la recherche translationnelle et la découverte de nouvelles molécules. À ce stade, la gestion de la multitude de modèles d’IA disponibles devient un enjeu majeur, nécessitant des outils capables de simplifier l’accès et de réduire les contraintes administratives et juridiques.
En 2026, l’IA dite « agentique » – capable de raisonner et d’exécuter des tâches de manière autonome – devrait trouver des applications concrètes dans le secteur. Elle sera notamment utilisée pour la collecte et l’analyse de données pharmaceutiques, la conception d’essais cliniques, la gestion des données issues de ces essais, et même la production de contenus réglementés. « Nous sommes à un point critique », explique Naomi Fried, fondatrice et PDG de PharmStars. « Des startups proposent désormais des outils d’IA agentique efficaces pour l’industrie pharmaceutique qui feront une réelle différence, en permettant d’économiser du temps et de l’argent dans le développement de médicaments. »
Parallèlement, l’importance des données du monde réel (RWD), collectées en dehors des essais cliniques traditionnels, ne cesse de croître. L’IA, et en particulier l’IA agentique, permet d’exploiter ces données de manière plus efficace, notamment pour anonymiser et tokeniser les informations des patients. Ces données tokenisées sont essentielles pour la modélisation des essais cliniques, les études longitudinales et le recrutement de participants. L’industrie pharmaceutique s’intéresse également aux jumeaux numériques, qui permettent de simuler les réponses individuelles des patients aux traitements.
Enfin, 2026 marquera le début d’une adoption plus large des biomarqueurs numériques – des mesures objectives et quantifiables de la santé. Historiquement, leur validation a été un défi, car ils nécessitent à la fois une utilisation et une validation pour être pleinement efficaces. « En 2026, nous commencerons à voir un nouveau niveau d’engagement de la part du secteur pharmaceutique dans la validation et l’utilisation de ces outils puissants », prédit Naomi Fried.
L’adoption de ces technologies numériques, de l’IA générative aux biomarqueurs, devrait permettre aux entreprises pharmaceutiques de gagner du temps et de l’argent, et ainsi de proposer de nouvelles thérapies aux patients plus rapidement. Le passage des projets pilotes à une intégration à grande échelle dans le processus de développement de médicaments est attendu dès 2026.